CN113352989A

CN113352989A - 智能行车安全辅助方法、产品、设备和介质

Info

Publication number: CN113352989A
Application number: CN202110746643.0A
Authority: CN
Inventors: 徐怀修; 徐怀亮
Original assignee: Shenzhen Luzhuo Technology Co ltd
Current assignee: Shenzhen Luzhuo Technology Co ltd
Priority date: 2021-06-30
Filing date: 2021-06-30
Publication date: 2021-09-07
Anticipated expiration: 2041-06-30
Also published as: CN113352989B

Abstract

本发明公开了一种智能行车安全辅助方法、计算机程序产品、智能行车安全设备和计算机存储介质，其中，所述智能行车安全辅助方法包括：获取当前路段的交通信息和当前车辆信息；根据所述交通信息确定当前车辆的预测驾驶信息，判断所述当前车辆信息是否符合所述预测驾驶信息；若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则输出告警信息。本发明提高车辆驾驶的安全性。

Description

智能行车安全辅助方法、产品、设备和介质

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种智能行车安全辅助方法、计算机程序产品、智能行车安全设备和计算机存储介质。

背景技术

汽车行业的热门和不断发展，对辅助驾驶的设备的要求也相应提高，其中，现有市场上的行车记录仪功能单一，仅能实现记录、存储、调用等功能，已不能符合当前的互联网的趋势。如在很多事故中，驾驶员通常应未能及时得到救助而失去生命，还有在车辆损坏、进入未知路况等情况下，导致驾驶员金钱上的损失和健康上的伤害。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种智能行车安全辅助方法、计算机程序产品、智能行车安全设备和计算机存储介质，旨在提高车辆驾驶的安全性。

为实现上述目的，本发明提供一种智能行车安全辅助方法，所述智能行车安全辅助方法包括：

获取当前路段的交通信息和当前车辆信息；

根据所述交通信息确定当前车辆的预测驾驶信息，判断所述当前车辆信息是否符合所述预测驾驶信息；

若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则输出告警信息。

可选地，所述交通信息包括事故发生信息，所述根据所述交通信息确定当前车辆的预测驾驶信息的步骤包括：

根据所述事故发生信息确定当前车辆的预测驾驶信息。

可选地，所述事故发生信息包括事故发生地点和事故发生次数，所述根据所述事故发生信息确定当前车辆的预测驾驶信息的步骤包括：

获取预设时间段内的事故发生地点以及事故发生次数；

根据所述事故发生地点和所述事故发生次数确定当前路段发生事故的概率；

根据所述当前路段发生事故的概率，确定预测驾驶信息。

可选地，所述根据所述当前路段发生事故的概率，确定预测驾驶信息的步骤包括：

根据所述当前路段发生事故的概率，确定当前路段所在的预设风险等级；

根据所述预设风险等级，确定预测驾驶信息，其中，所述预测驾驶信息包括根据所述预设风险等级设置的预设驾驶方案；

所述若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则输出告警信息的步骤包括：

若所述当前车辆信息与所述预设驾驶方案内的车辆信息不相符，则输出告警信息。

可选地，所述当前车辆信息包括驾驶员的心率特征和/或驾驶动作特征，所述若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则输出告警信息的步骤包括：

根据所述心率特征和/或所述驾驶动作特征判断驾驶员的当前驾驶状态；

若所述当前驾驶状态不符合预设驾驶状态，根据所述当前驾驶状态输出告警信息。

可选地，所述交通信息还包括道路标识和路况，所述当前车辆信息包括实际驾驶时速，所述根据所述交通信息确定当前车辆的预测驾驶信息的步骤包括：

根据所述道路标识和所述路况确定预测驾驶信息，其中，所述预测驾驶信息包括限制驾驶时速；

若所述实际驾驶时速超过所述限制驾驶时速，则输出告警信息。

可选地，所述路况包括当前车辆与前后车的前后车距离和道路拥堵情况，所述根据所述道路标识和所述路况确定预测驾驶信息的步骤包括：

确定当前车辆与前后车距离距离以及道路拥堵情况；

若检测到道路标识为时速标识，则在所述时速标识对应的时速范围内，根据前后车距离和所述道路拥堵情况确定限制驾驶时速。

可选地，所述若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则输出告警信息的步骤包括：

若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则向预设联系人发送提示信息；和/或，发送声音提示或画面提示。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的智能行车安全辅助方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种智能行车安全辅助设备，所述智能行车安全辅助设备包括行车记录仪和摄像头，所述摄像头连接于所述行车记录仪，并用于向行车记录仪提供图像信息，所述行车记录仪包括：

接收模块，用于接收来自摄像头的图像信息；

检测模块，获取当前路段的交通信息和当前车辆信息；

第一确定模块，根据所述交通信息确定当前车辆的预测驾驶信息，判断所述当前车辆信息是否符合所述预测驾驶信息；

第二确定模块，若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则输出告警信息。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有智能行车安全辅助程序，所述智能行车安全辅助程序被处理器执行时实现如上述所述的智能行车安全辅助方法的步骤。

本发明智能行车安全辅助方法，通过获取交通信息对当前车辆设置预测驾驶信息，并确定当前车辆信息与预测驾驶信息是否相符，在两者不相符时输出告警信息，从而对驾驶员进行告警，引起驾驶员的注意，提高车辆驾驶的安全性。

附图说明

图1是本发明智能行车安全辅助方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图；

图2为本发明智能行车安全辅助方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明智能行车安全辅助设备的模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。

本发明实施例终端可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备。

如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI 接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，终端还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加时速传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加时速的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及智能行车安全辅助程序。

在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的智能行车安全辅助程序，并执行以下操作：

获取当前路段的交通信息和当前车辆信息；

进一步地，所述交通信息包括事故发生信息，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的智能行车安全辅助程序，并执行以下操作：

根据所述事故发生信息确定当前车辆的预测驾驶信息。

进一步地，所述事故发生信息包括事故发生地点和事故发生次数，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的智能行车安全辅助程序，并执行以下操作：

获取预设时间段内的事故发生地点以及事故发生次数；

根据所述当前路段发生事故的概率，确定预测驾驶信息。

进一步地，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的智能行车安全辅助程序，并执行以下操作：

进一步地，所述当前车辆信息包括驾驶员的心率特征和/或驾驶动作特征，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的智能行车安全辅助程序，并执行以下操作：

进一步地，所述交通信息还包括道路标识和路况，所述当前车辆信息包括实际驾驶时速，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的智能行车安全辅助程序，并执行以下操作：

进一步地，所述路况包括当前车辆与前、后车的前后车距离和道路拥堵情况，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的智能行车安全辅助程序，并执行以下操作：

确定当前车辆与前后车距离距离以及道路拥堵情况；

本发明提供一种智能行车安全辅助方法，参照图2，图2为本发明第一实施例的流程示意图，所述智能行车安全辅助方法包括：

步骤S10，获取当前路段的交通信息和当前车辆信息。

需要说明的是，在执行步骤S10前，应将目标车辆接入车联网系统或者至少可实现提供道路定位服务的系统中，如GPS定位系统、DMS驾驶管理系统等。以车联网系统进行说明，车辆网系统可通过车辆上的车载设备通过无线通信技术，对已接入车联网系统内的所有车辆动态信息进行有效利用，在车辆运行中提供不同的功能服务，如定位、导航、通信等，进而使驾驶者获得更多驾驶信息和道路信息，从而提高行车的安全和效率，其中，车载设备包括但不限于手机、车内显示屏、行车记录仪等，本实施例中以行车记录仪进行说明。

可以理解的，行车记录仪配合摄像头实现记录当前车辆行驶情况，其中，摄像头可设置多个分别用于获取车外信息和车内信息，因此，步骤S10中获取当前路段的交通信息可以是通过摄像头采集当前车辆所处位置的图像，通过对图像的分析，确定当前路段的交通信息，还可以是行车记录仪接入网络中，通过服务器定位已接入系统中的车辆信息确定当前车辆所处位置的交通信息，其中，交通信息包括但不限于车辆驾驶环境、前后车距、道路拥堵情况等，当前路段可以为一段距离，也可以是车辆所在系统中的位置坐标，进一步地，获取当前车辆信息可以是在当前系统中录入当前车辆的相关制动参数或者配合车内检测器、传感器确定相关参数，如车辆行驶速度、车内人数、油量等。

其中，当前路段可以是当前车辆在道路中前后之间的一段距离，也可以是当前车辆将要通过的一段距离。

步骤S20，根据所述交通信息确定当前车辆的预测驾驶信息，判断所述当前车辆信息是否符合所述预测驾驶信息。

具体的，根据获取到的交通信息不同，可确定不同的预测驾驶信息，其中，预测驾驶信息即为预测车辆的行驶方案，如获取到的交通信息为当前路段为事故高发地带，则对应设置避免车辆发生事故的预测驾驶信息，如减速、缓行；又如，获取到的交通信息为当前路段处于拥堵的情况，则对应设置符合拥堵条件下的预测驾驶信息，如更换路线、停车等待等，相同的，根据确定的预测驾驶信息中的内容，可获取到与预测驾驶信息中内容对应的当前车辆信息，如上述避免车辆发生事故的预测驾驶信息为某一范围内的行车车速，则获取当前车速作为当前车辆信息，又如上述设置的符合拥堵条件下的预测驾驶信息为车辆等待时长，则获取当前车辆的停车时长等，当然，预测驾驶信息中的内容以及当前车辆信息中的内容应提前设于车辆所在系统，以便行车记录仪或者其他客户端的调用。

可以理解的，虽然确定当前车辆的当前车辆信息是基于预测驾驶信息中的内容，但是在实际应用中，生成预测驾驶信息和当前车辆信息可以视为同步进行，即客户端对上述预测驾驶信息的判断时长可忽略不计。

步骤S30，若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则输出告警信息。

可以理解的，当前车辆信息应根据预测驾驶信息的内容获取对应的信息，使两者可以进行判断，如上述避免车辆发生事故的预测驾驶信息为某一范围内的行车车速，则获取当前车速作为当前车辆信息的实施例，则可以通过确定当前车速是否在确定的行车车速的某一范围内，从而确定是否则输出告警信息。

需要说明的是，输出告警信息包括但不限于对驾驶员输出告警信息，还包括对预设联系人输出告警信息，以通过预设联系人对车内人员进行提醒，同时，以便在发生事故等情况时，使车内人员可以得到及时救助，其中，预设联系人可以是提前预设于客户端或系统中，可以是用户进行自定义设置，也可为通过手机通讯录进行关联设置，告警信息包括但不限于发生消息、发出声音提示、图像提示等。

进一步地，基于上述智能行车安全辅助方法，提出第一实施例，所述交通信息包括事故发生信息，所述步骤S20包括：

步骤S21，根据所述事故发生信息确定当前车辆的预测驾驶信息。

在本实施例中，以事故发生信息确定预测驾驶信息，其中，事故发生信息可以包括事故发生的原因、事故发生的地点、事故发生的次数等，以事故发生的原因为例，将事故发生的原因进行划分，如划分为可避免原因、不可避免原因和其他原因，如将操作失误确定为可避免原因，统计操作失误的发生次数，在当前路段操作失误的发生次数越多说明容易发生因操作失误导致的事故，从而将这种易发生失误的操作确定为当前车辆的预测驾驶信息，进一步地，获取当前车辆驾驶员的操作，判断驾驶员的操作是否与上述失误操作一致或类似，若是，则发出告警信息。

可选地，事故发生信息还可以包括事故发生类型(如车辆碰撞、超速等)、事故发生场景(山路环境、雪地环境等)和事故发生时间等，可以理解的，由于事故为已经发生的事件，因此系统中的事故发生信息是基于以前事故发生时人为的输入或在系统中进行标记确定的，其中，事故发生信息可以由人工进行判断分类输入系统，也可以通过将交通事故输入系统由系统智能判断，从而进一步确定预测驾驶信息，将预测驾驶信息进行统计、分类等，以确保预测驾驶信息准确，从而提高车辆行驶的安全性，进一步地，还可根据上述不同的事故发生信息生产不同的预测驾驶信息，从而得到各异性的产品(如可确定不同预测驾驶信息的行车记录仪)从而满足不同的客户需求。

进一步的，所述事故发生信息包括事故发生地点和事故发生次数，所述步骤S21包括：

步骤S211，获取预设时间段内的事故发生地点以及事故发生次数。

可以理解的，在事故发生后将事故信息标记于系统中，客户端可通过服务器获取事故发生地点等信息，相同的，获取服务器内的事故发生次数。

步骤S212，根据所述事故发生地点和所述事故发生次数确定当前路段发生事故的概率。

需要说明的是，确定当前路段发生事故的概率可以是通过当前路段通过车辆次数以及事故发生总次数两者之比进行确定，也可以是确定当前路段内每一发生事故地点的发生事故的概率。

可选地，根据事故发生地点和事故发生次数确定当前路段发生事故的概率的方式不限，如在分布函数中，由于事故发生是不确定的，可采用离散概率分布进行确认，如二项分布函数：

其中，n为当前路段车辆通过次数，x为事故发生次数，概率p为0.5，则可以确定当前路段发生事故的概率。

又如，还可通过每一事故地点发生事故的次数与当前路段发生事故的总次数相比进行确定，计算出当前路段每一事故发生地点发生事故概率占发生事故总次数的比值，则当前路段內发生事故的概率可能存在多个数据，则可以通过多个数据确定当前路段內发生事故的概率，使确定的结果更加精确。

步骤S213，根据所述当前路段发生事故的概率，确定预测驾驶信息。

具体的，进一步将当前路段发生事故的概率大小与发生事故的难易程度相关联，将发生事故的难易程度作为预测驾驶信息，如易发生事故概率的路段的预测驾驶信息为减速行驶等。

相同的，若根据前述确定当前路段内每一发生事故地点的发生事故的概率，则可以对比当前路段内每一事故发生地点发生事故概率的大小，根据对比的结果确定当前路段中每一发生事故地点发生事故的难易程度，进而确定预测驾驶信息，如当前路段中的3件事故发生地点的概率分别为0.01％、0.02％和0.03％，则根据每一概率确定当前路段事故发生地点的预测驾驶信息为正常行驶速度、减速行驶和缓行。可以理解的，相比于确定整个当前路段发生事故的概率，是更加精确的。

可选地，需要说明的是，确定当前路段发生事故的概率分布可以通过分布函数进行计算，也可以通过频率分布等方式进行确定，从而得到当前路段内每一处的事故发生概率，使预测驾驶信息更加准确。

进一步地，所述步骤S213包括：

步骤S214，根据所述当前路段发生事故的概率，确定当前路段所在的预设风险等级。

需要说明的是，预设风险等级可根据发生事故的概率的大小确定，如将预设风险等级划分为高风险、中风险和低风险，其中，高风险对应当前路段发生事故的概率为高概率，当然，在其他实施例中，还可以通过绘制概率分布图，通过对概率分布图确定区间段，计算区间段内的面积，通过面积大小确定不同区间的预设风险等级。

步骤S215，根据所述预设风险等级，确定预测驾驶信息，其中，所述预测驾驶信息包括根据所述预设风险等级设置的预设驾驶方案。

进一步地，对对应的预设风险等级设置相应的预测驾驶方案作为预测驾驶信息。如将高风险、中风险和低风险分别对应设置不同的车速或车速范围作为预测驾驶方案，从而判断当前车辆信息是否在预测驾驶方案内行驶，确保行车安全。

步骤S31，若所述当前车辆信息与所述预设驾驶方案内的车辆信息不相符，则输出告警信息。

相同的，若当前车辆信息不符合预设驾驶方案，如在高风险对应路段內，驾驶速度超过高风险对应的车速，则输出告警信息，提示驾驶员或预设联系人当前车辆的行驶存在风险。

进一步地，基于前述实施例，提出本发明的第二实施例，参考图3，所述当前车辆信息包括驾驶员的心率特征和/或驾驶动作特征，所述若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则输出告警信息的步骤包括：

步骤S32，根据所述心率特征和/或所述驾驶动作特征判断驾驶员的当前驾驶状态。

可以理解的，根据心率特征和/或驾驶动作特征判断驾驶员的当前驾驶状态，如可以通过判断心率特征落入的预设心率范围判断当前驾驶状态，又或者根据驾驶动作特征与预设驾驶动作的匹配程度判断当前驾驶状态，又或者通过两者的结合进行判断，如同时判断心率特征所在的预设心率范围和驾驶动作特征与预设动作特征的匹配程度。

需要说明的是，在判断心率特征之前可通过驾驶员佩戴的手环或携带的手机获取到驾驶员的心率，预设心率范围可根据心率大小范围分为疲劳驾驶时的心率范围以及突发状况下的心率范围，其中，由于疲劳驾驶时驾驶员的心率较正常时较慢，突发状况如遇车祸、酒驾时心率则会异常加速，因此，通过确定驾驶员的心率特征在预设心率范围，可确定驾驶员所处的驾驶状态。

相同的，上述驾驶动作特征可通过摄像头获取驾驶员的动作进行确定，如根据图像分析驾驶员是否双手持方向盘，是否手持电话，甚至是否处于驾驶姿态等，或者，可以通过将行车记录仪与手机、手环设备连通，从而确定驾驶员是否手持电话、或者正在进行通话等，上述预设驾驶动作可通过人为设定于系统中，也可以通过收集一定数据的驾驶员动作信息并进行分类预设于系统中。

步骤S33若所述当前驾驶状态不符合预设驾驶状态，根据所述当前驾驶状态输出告警信息。

可以理解的，预测驾驶信息还包括驾驶员的预设驾驶状态，当前驾驶状态可根据前述预设心率范围进行确认，或者预设驾驶动作进行确认，从而确定预设驾驶状态，如根据心率落入的范围确定驾驶员处于上述疲劳驾驶、遭遇车祸、酒驾等情况时，确定当前驾驶状态不符合预设驾驶状态，则可向预设联系人发送对应的提示消息或者控制相关装置在车内进行声音报警或者图像报警等；又如，若通过判断确定驾驶动作与预设驾驶动作一致或近似，则确定当前驾驶状态不符合预设驾驶状态，输出告警信息，如可以通过语音播报阻止当前驾驶动作继续进行。

可选地，在其他实施例中，还可以借助带有DMS系统(驾驶管理系统) 的设备实施前述实施方式。DMS系统可实现检测司机疲劳驾驶或注意力分散的情况，从而对驾驶员进行告警，通过DMS系统获取到的驾驶员的信息可进一步确定当前驾驶状态，如DMS系统获取到驾驶员正在吸烟，则当前驾驶状态不符合预设驾驶状态，并对周围车辆进行提示或控制车辆减速等。

进一步地，基于前述实施例，提出本发明的第三实施例，所述交通信息还包括道路标识和路况，所述当前车辆信息包括实际驾驶时速，所述根据所述交通信息确定当前车辆的预测驾驶信息的步骤包括：

步骤S22，根据所述道路标识和所述路况确定预测驾驶信息，其中，所述预测驾驶信息包括限制驾驶时速。

可以理解的，道路标示包括警告标志、限速标志、指示标志和禁令标志等，通过道路标识可帮助驾驶员获得当前道路信息，从而辅助驾驶，其中，通过限速标志可确定当前路段的限制驾驶时速，在本实施例中，通过获得道路标识，可用于确认预测驾驶信息，如禁令标识中的禁止转向，则预测驾驶信息为在当前路段內禁止转向。

相同的，道路标识可以通过摄像头采集进行识别确定，也可以在当前系统中录入当前路段內的所有标识的内容和位置，当车辆到达道路标识内的相关位置时，发送道路标识的相关内容至车辆。

可以理解的，路况为当前路段的交通信息，道路信息，如道路是否发生拥堵、是否正在施工以及路线等，在确认道路标识后，若当前路况与道路标识的内容发生冲突，则可通过路况进一步确认预测驾驶信息。如当前路段限速80km/h，但是获取到当前道路正在施工或前方道路发生连环追尾事故，仍以80km/h的车速通过存在风险，则确定预测驾驶信息的内容设定为限速 50km/h对驾驶员进行提示；又如当前路段限速80km/h，但是件检测到当前路段由于降雪或大雾天气导致路况较差，则确定预测驾驶信息的内容设定为缓行并开启闪光灯，并对驾驶员进行提示，从而提高行车安全。

步骤S34，若所述实际驾驶时速超过所述限制驾驶时速，则输出告警信息。

可以理解的，在本实施例中，实际驾驶时速作为当前车辆信息，限制驾驶时速作为预测驾驶信息，通过判断实际驾驶时速超过限制驾驶时速，对车辆进行声音报警或光报警，以吸引驾驶员的注意力，提高驾驶安全。

相同的，输出告警信息包括但不限于向驾驶员、车内人员或预设联系人输出告警信息，由于其实施方式与前述实施方式的原理相同，因此不再一一赘述。

进一步地，步骤S22包括：

步骤S221，确定当前车辆与前后车距离距离以及道路拥堵情况。

可以理解的，路况包括检测到的当前路段其他车辆的驾驶信息，通过在当前车辆的车头和车尾安装传感器可检测当前车辆与前车辆、后车辆的距离，即当前车辆的前后车距离，相同的，道路拥堵情况可由系统服务器提供下发至客户端。

步骤S222，若检测到道路标识为时速标识，则在所述时速标识对应的时速范围内，根据前后车距离和所述道路拥堵情况确定限制驾驶时速。

具体的，本实施例中，若检测到道路标识为时速标识，则在所述时速标识对应的时速范围内，根据前后车距离和所述道路拥堵情况确定限制驾驶时速，以上述限制驾驶时速作为预测驾驶信息，当前车辆的实际驾驶时速作为当前车辆信息，若实际驾驶时速超过限制驾驶时速，则输出告警信息，通过确保提醒驾驶员将当前车辆的驾驶时速控制在限制驾驶时速的范围内，可提高行车的安全性。

进一步地，基于前述实施例，提出本发明的第四实施例，所述若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则输出告警信息的步骤包括：

步骤S35，若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则向预设联系人发送提示信息；和/或，发送声音提示或画面提示。

基于前述相同理由的，通过对预设联系或发送声音提示或画面提示对车内人员或车外人员进行提示和告警，可提高行车安全，其实施方式不再一一赘述。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种智能行车安全辅助设备，其特征在于，所述智能行车安全辅助设备行车记录仪和摄像头，并用于向行车记录仪提供图像信息，所述摄像头连接于所述行车记录仪，所述行车记录仪包括：

接收模块5，用于接收来自摄像头的图像信息；

检测模块10，用于获取当前路段的交通信息和当前车辆信息；

第一确定模块20，用于根据所述交通信息确定当前车辆的预测驾驶信息，判断所述当前车辆信息是否符合所述预测驾驶信息；

第二确定模块30，用于若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则输出告警信息。

可选地，所述交通信息包括事故发生信息，所述第一确定模块20，还用于：

根据所述事故发生信息确定当前车辆的预测驾驶信息。

可选地，所述事故发生信息包括事故发生地点和事故发生次数，所述第一确定模块20，还用于：

获取预设时间段内的事故发生地点以及事故发生次数；

根据所述当前路段发生事故的概率，确定预测驾驶信息。

可选地，所述第一确定模块20，还用于：

可选地，所述第二确定模块30，还用于：

判断所述心率特征是否落入预设心率范围，若是，则根据所述心率特征落入的预设心率范围则输出告警信息；和/或，

判断所述驾驶动作特征是否与预设驾驶动作一致，若是，则根据判断结果则输出告警信息。

可选地，所述交通信息还包括道路标识和路况，所述当前车辆信息包括实际驾驶时速，所述第一确定模块20，还用于：

可选地，所述路况包括当前车辆与前、后车的前后车距离和道路拥堵情况，所述第一确定模块20，还用于：

确定当前车辆与前后车距离距离以及道路拥堵情况；

若检测到道路标识为时速标识，则在所述时速标识对应的时速范围内，根据前后车距离和所述道路拥堵情况确定限制驾驶时速

可选地，所述路况包括当前车辆与前、后车的前后车距离和道路拥堵情况，所述第二确定模块30，还用于：

若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则向预设联系人发送提示信息；和/或，则发送声音提示或画面提示。

本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的智能行车安全辅助方法的步骤，所述计算机程序被处理器执行时所实现的方法可参照本发明智能行车安全辅助方法各个实施例，此处不再赘述。

本发明还提供一种计算机存储介质。

本发明计算机存储介质上存储有移动单元的显示程序，所述移动单元的显示程序被处理器执行时实现如上所述移动单元的显示方法的步骤。

其中，在所述处理器上运行的移动单元的显示程序被执行时所实现的方法可参照本发明移动单元的显示方法各个实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims

1.一种智能行车安全辅助方法，其特征在于，所述智能行车安全辅助方法包括：

获取当前路段的交通信息和当前车辆信息；

2.如权利要求1所述的智能行车安全辅助方法，其特征在于，所述交通信息包括事故发生信息，所述根据所述交通信息确定当前车辆的预测驾驶信息的步骤包括：

根据所述事故发生信息确定当前车辆的预测驾驶信息。

3.如权利要求2所述的智能行车安全辅助方法，其特征在于，所述事故发生信息包括事故发生地点和事故发生次数，所述根据所述事故发生信息确定当前车辆的预测驾驶信息的步骤包括：

获取预设时间段内的事故发生地点以及事故发生次数；

根据所述当前路段发生事故的概率，确定预测驾驶信息。

4.如权利要求3所述的智能行车安全辅助方法，其特征在于，所述根据所述当前路段发生事故的概率，确定预测驾驶信息的步骤包括：

5.如权利要求1所述的智能行车安全辅助方法，其特征在于，所述当前车辆信息包括驾驶员的心率特征和/或驾驶动作特征，所述若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则输出告警信息的步骤包括：

6.如权利要求1所述的智能行车安全辅助方法，其特征在于，所述交通信息还包括道路标识和路况，所述当前车辆信息包括实际驾驶时速，所述根据所述交通信息确定当前车辆的预测驾驶信息的步骤包括：

7.如权利要求1至6任一项所述的智能行车安全辅助方法，其特征在于，所述若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则输出告警信息的步骤包括：

8.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述的智能行车安全辅助方法的步骤。

9.一种智能行车安全辅助设备，其特征在于，所述智能行车安全辅助设备包括行车记录仪和摄像头，所述摄像头连接于所述行车记录仪，并用于向行车记录仪提供图像信息，所述行车记录仪包括：

接收模块，用于接收来自摄像头的图像信息；

检测模块，用于获取当前路段的交通信息和当前车辆信息；

第一确定模块，用于根据所述交通信息确定当前车辆的预测驾驶信息，判断所述当前车辆信息是否符合所述预测驾驶信息；

第二确定模块，用于若所述当前车辆信息不符合所述预测驾驶信息，则输出告警信息。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有智能行车安全辅助程序，所述智能行车安全辅助程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的智能行车安全辅助方法的步骤。